探讨电力系统自动化与智能技术探讨电力系统自动化与智能技术摘要：笔者结合多年来的工作经验，对电力系统自动化智能技术阐述了几点建议，仅供同仁见鉴。关键词：电力系统自动化；智能技术；分析中图分类号：F406文献标识码：A1电力系统自动化与智能技术的含义电力系统自动化，从含义上是对电能生产、传输和管理实现自动化、自动调度和自动化管理；从种类上，它的分类较多，例如：电网调度自动化等。智能技术是智能计算机技术的简称，从含义上它包含体系结构和人机接口；从种类上，它的种类也较多，例如：模糊控制等。智能技术是具备学习、适应及组织功能的行为，能够对产品问题进行合适求解，解决传统鲁棒性控制和自适应控制无法解决出令人满意结果的，非线性、时变性和不确定性的控制问题。目前，智能技术尚处于发展阶段，但它已受到人们的普遍重视，广泛应用于电力系统各个领域中，并取得了一定的实效。专家系统在电力系统中的应用范围很广，它是一种基于知识的系统，用于智能协调、组织和决策，激励相应的基本级控制器完成控制规律的实现。主要针对各种非结构化问题，处理定性的、启发式或不确定的知识信息。如：电力系统恢复控制、故障点的隔离、调度员培训、处于警告或紧急状态的辨识、配电系统自动化等。以智能的方式求得受控系统尽可能地优化和实用化，并经过各种推理过程达到系统的任务目标。虽然取得广泛应用，但存在如难以模仿电力专家的创造等局限性。一般而言，专家控制系统应用较大的原因是由于该方法可适用范围广，且能为电力系统处于各种状态提出辨识，根据这种具体情况给出警告或提示，同时还能进行控制和恢复。虽然专家系统得到一定的应用，但是仍存在一定的局限性，这种局限包括对创造性的难以模仿，而只限于浅层知识的应用，缺乏极有效的深层模仿和设计，难以适应复杂状态。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的代价/效益分析方法、专家系统软件的有效性和试验、知识获取、专家系统与其他常规计算工具相结合等问题。模糊方法是一种对系统宏观的控制，十分简单而易于掌握，为随机、非线性和不确定性系统的控制，提供了良好的途径。将人的操作经验用模糊关系来表示，通过模糊推理和决策方法，对复杂过程对象进行有效控制。通常用“如果……，则……”的方式来表达，在实际控制中的专家知识和经验不依赖被控对象模型，鲁棒性较强。模糊控制技术的应用非常广泛，与常规控制相比，其在提高模糊控制的控制品质，如：稳态误差、超调等问题，自身的学习能力还不完善，因此要求系统具有完备的知识，对工业智能系统的设计而言是困难的，如模糊变结构控制、自适应或自组织模糊控制、自适应神经网络控制、神经网络变结构控制等。另一方面包含了各种智能控制方法之间的交叉结合，对电力系统这样一个复杂的大系统来讲，综合智能控制更具备巨大的应用潜力。现在，在电力系统中研究较多的有神经网络与专家系统的结合，专家系统与模糊控制的结合，神经网络与模糊控制的结合，神经网络、模糊控制与自适应控制的结合等方面。这些模糊方法的运用因其可使用范围广，目前已在自动化控制中被广泛应用。智能集成化是综合智能控制重要的技术发展方向，其可将多项智能技术相互结合于一体，不再单独运用，各取优势。如模糊技术和神经网络的结合、神经网络与模糊控制的结合、神经网络与专家系统的结合等，这些都在电力系统自动化控制中有较多研究。2智能技术与电力系统自动化的结合智能技术被应用在电力系统自动化中，进一步完善和发展了电力系统自动化。智能系统在电力系统中的有效应用，不仅协调了电力系统发展的不成熟性和该系统本身的不稳定性，还满足了公众对于相对廉价、便利的电力网络的需求。所以，智能技术作为一种技术被应用于电力系统自动化中。众所周知，智能技术从分类上可分为以下几个部分：模糊控制和神经网络控制、专家系统控制、线性最优控制和综合智能控制。如今，电力系统自动化还未发展成熟，还存在一些缺点以待改进，如：强非线性，时变性且参数不确切可知，含有大量未建模动态部分和电力覆盖范围大但却具有网络阻滞、延迟等。下面，我们将具体分析如何通过应用智...